package leetcode;

import java.util.*;

/**
 * 给定一个保存员工信息的数据结构，它包含了员工 唯一的 id ，重要度 和 直系下属的 id 。
 *
 * 比如，员工 1 是员工 2 的领导，员工 2 是员工 3 的领导。他们相应的重要度为 15 , 10 , 5 。那么员工 1 的数据结构是 [1, 15, [2]] ，员工 2的 数据结构是 [2, 10, [3]] ，员工 3 的数据结构是 [3, 5, []] 。注意虽然员工 3 也是员工 1 的一个下属，但是由于 并不是直系 下属，因此没有体现在员工 1 的数据结构中。
 *
 * 现在输入一个公司的所有员工信息，以及单个员工 id ，返回这个员工和他所有下属的重要度之和。
 输入：[[1, 5, [2, 3]], [2, 3, []], [3, 3, []]], 1
 输出：11
 解释：
 员工 1 自身的重要度是 5 ，他有两个直系下属 2 和 3 ，而且 2 和 3 的重要度均为 3 。因此员工 1 的总重要度是 5 + 3 + 3 = 11 。
 * @author le
 */
public class Text02
{
    int count = 0;

    public static void main(String[] args)
    {

    }

    public int getImportanceDfs(List<Employee> employees, int id) {

        //根据id找到根节点
        Employee root = null;
        for(Employee e : employees) {
            if(e.id == id) {
                root = e;
                break;
            }
        }
        //累加它的子树和
        int ans = root.importance;
        for(int sub : root.subordinates) {
            ans += getImportanceDfs(employees, sub);
        }
        return ans;
    }

    /**
     * Bfs 的解法
     * @param employees
     * @param id
     * @return
     */
    public int getImportanceBfs(List<Employee> employees, int id) {
        if(employees == null || employees.size() == 0) {
            return 0;
        }
        //这里可以用map先存一下，不然每次都得根据id去搜employee
        Map<Integer, Employee> map = new HashMap<>();
        for(Employee e : employees) {
            map.put(e.id, e);
        }
        //对于BFS，就维护一个队列，每次把出队的节点的孩子给丢进队列即可
        Deque<Employee> queue = new ArrayDeque<>();
        queue.offer(map.get(id));
        int ans = 0;
        while(!queue.isEmpty()) {
            Employee e = queue.poll();
            ans += e.importance;
            //把根节点孩子丢进队列里
            for(int subordinate : e.subordinates) {
                queue.offer(map.get(subordinate));
            }
        }
        return ans;
    }

}


class Employee {
    public int id;
    public int importance;
    public List<Integer> subordinates;
};